من ناحية ، يمكننا استخدام عينات مزدوجة مصممة لتجارب مجموعتين (على سبيل المثال ، اختبار تأثيرات العلاج). من ناحية أخرى ، يمكننا استخدامها مع هياكل أكثر تعقيدا إذا كان المتغير المستقل منظما مكانيا. هذا بحيث يمكن إعطاء العلاجات لأزواج مختلفة من الموضوعات أو الأشياء أثناء تقدمها عبر المكان أو الزمان.
وبالتالي ، فإن كل نقطة بيانات لها معرف موضوع فريد وارتباط بملاحظة أخرى من موضوع مختلف.
ما هي العينات المقترنة؟
العينات المقترنة هي عينات لعمل استنتاجات حول الاختلافات بين متغيرين مقترنين ، مثل تأثير علاج واحد على سلوكين. يمكنهم أيضا مساعدة الباحثين في تقدير مقدار الاختلاف في متغير واحد ناتج عن الاختلاف في متغير آخر.
في تصميم العينات المقترنة ، يساهم كل مشارك بقياسات متعددة لكل نقطة بيانات (أو زوج) في العينة.
الآن دعونا ننتقل إلى أهمية فهم دور اختبار t المقترن. يقارن هذا الاختبار الإحصائي متغيرين متطابقين بطريقة ما ، مثل “قبل وبعد” أو “العلاج مقابل التحكم”.
تنص الفرضية الصفرية لاختبار t المزدوج على أن متوسط الفروق المزدوجة يساوي صفرا في السكان.
بمعنى أنه إذا كنت ستجري هذا الاختبار على عدد كبير من العينات من مجتمعك ، فستتوقع أن يكون لدى معظمها متوسط اختلافات مزدوجة قريبة من الصفر. بعبارة أخرى ، سيكون لمعظم العينات اختلافات موجبة أو سالبة صغيرة بين قيمها.
تنص الفرضية البديلة لاختبار t المزدوج على أن متوسط الاختلافات المزدوجة لا يساوي صفرا في السكان. هذا يعني ملاحظة تأثير – فقد تغير شيء ما من مجموعة عينة إلى أخرى أو من مجموعة إلى أخرى.
إذا كانت القيمة p الخاصة بك أقل من مستوى الأهمية الخاص بك (على سبيل المثال ، 0.05) ، يمكنك رفض الفرضية الصفرية واستنتاج أن عينتك توفر دليلا قويا بما يكفي لاستنتاج أن متوسط الفرق المزدوج لا يساوي صفرا في السكان.
ما هو الفرق بين العينات المقترنة والمستقلة؟
على عكس العينات المزدوجة ، تعتبر العينات المستقلة مجموعتين منفصلتين غير مرتبطتين ، حيث ينتمي كل فرد إلى مجموعة واحدة فقط. على سبيل المثال ، قد يقوم الباحثون الذين يرغبون في فحص العلاقة بين مستويات الكوليسترول المرتفعة والنتائج الصحية بتعيين المرضى الذين يعانون من أمراض القلب والأوعية الدموية إلى مجموعة علاجية ومقارنتهم بأولئك الذين لا يعانون من أمراض القلب والأوعية الدموية ولكن لديهم مستويات عالية من الكوليسترول.
وفي كلتا الحالتين، يخصص كل موضوع عشوائيا إما إلى لجنة دراسات أو مجموعة ضابطة، ثم تجمع بياناته؛ يسمى هذا النوع من تصميم البحث “اختبار T للعينات المستقلة”.
تعرف على المزيد: السكان مقابل العينة
كيف يمكنك معرفة ما إذا كانت العينة مقترنة؟
على سبيل المثال ، لنفترض أنك تريد مقارنة متوسط درجات اختبار طلابك قبل أن يأخذوا استراحة دراسية وبعد أن يأخذوا استراحة دراسية. في هذه الحالة ، سيكون لديك مجموعة واحدة بشرطين: قبل أخذ قسط من الراحة وبعد أخذ قسط من الراحة. تم تصميم اختبار t المزدوج لمقارنة هاتين المجموعتين من الدرجات.
من ناحية أخرى ، يقارن اختبار t غير المزاوج وسائل مجموعتين أو عنصرين مستقلين. على سبيل المثال ، افترض أنك تريد معرفة ما إذا كان هناك أي اختلاف في متوسط درجات الاختبار بين الطلاب والطالبات. في هذه الحالة ، يمكنك استخدام اختبار t غير مقترن لمقارنة درجاتهم دون افتراض وجود أي اختلافات في التباين بين الجنسين.
على عكس اختبار t غير المزاوج ، حيث لا يفترض أن يكون التباين متساويا بين الشروط ، يعتبر تباين اختبار t المزدوج متساويا بين الشروط.
دعونا نستخدم الشكل الآتي لفهم متى تكون هناك حاجة إلى عينة مزدوجة/مستقلة.
استنتاج
يعد جمع العينات المزدوجة في البحث تقنية غير مستغلة يمكن أن توفر تحسينات ستة سيجما في العديد من أنواع أبحاث السوق. كما يمكنه جمع رؤى قيمة من شأنها أن تؤدي إلى قرارات عمل أفضل. بالإضافة إلى ذلك ، سينتج مستويات أعلى من الكفاءة الإحصائية ، واستجابات أكثر قابلية للمقارنة ، وجودة بيانات فائقة.
في QuestionPro ، نتفهم قيمة تقنية أخذ العينات الصحيحة لجميع احتياجاتك البحثية ، دعنا نقوم بالعمل الشاق. اطلب مزايدة مجانية الآن!
